基于DSP的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤.pdf

1、在人所感知到的環(huán)境信息中,視覺(jué)信息占了非常大的比重,其中動(dòng)態(tài)視覺(jué)信息更是其主要組成部分.感知環(huán)境中的這些動(dòng)態(tài)視覺(jué)信息已成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要的研究方向.運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤是應(yīng)用視覺(jué)和運(yùn)動(dòng)圖像編碼研究領(lǐng)域的一個(gè)重要課題,在許多領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用. 本文主要研究了基于DSP的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤問(wèn)題,包括硬件平臺(tái)的構(gòu)建和運(yùn)動(dòng)檢測(cè)跟蹤算法軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn). 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)部分,介紹了現(xiàn)有的幾種常用的檢測(cè)算法,針對(duì)傳統(tǒng)幀差算法,檢

2、測(cè)出的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)不夠完整的缺點(diǎn),進(jìn)行了改進(jìn)；針對(duì)傳統(tǒng)的背景重建算法運(yùn)算量大,耗時(shí)的缺點(diǎn),提出基于塊的背景重建,均通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的有效性. 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤部分,首先介紹了Kalman濾波的基本原理,在此基礎(chǔ)上提出了基于Kalman濾波的跟蹤算法；然后詳細(xì)分析了本文目標(biāo)跟蹤系統(tǒng)所采用的波門(mén)算法,為后面系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)打下了理論基礎(chǔ). 詳細(xì)介紹了基于DAM6416P圖像處理平臺(tái)的跟蹤系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn), 整個(gè)系統(tǒng)工作過(guò)程為DSP先對(duì)采集到